(57)【要約】【課題】  商品属性（商品価格及び商品品質）と商品販売量との関係を容易に把握する。【解決手段】  本発明の商品販売量予測装置は、商品の品質に関する情報を複数の観点からそれぞれ数値化して表した品質属性値と商品の総合的な品質を表す品質推定値との関係を表す品質推定値算出モデルを記憶する品質推定値算出モデル記憶部と、商品の品質推定値と商品の価格に関する情報を数値化して表した商品価格属性値と商品の売れ行きを表す商品販売量との関係を表す商品販売量予測モデルを記憶する商品販売量予測モデル記憶部と、前記品質推定値算出モデルを用いて、予測対象商品の品質属性値から予測対象商品の品質推定値を算出する商品品質推定部と、前記商品販売量予測モデルを用いて、前記予測対象商品の品質推定値及び予測対象商品の商品価格属性値から前記予測対象商品の商品販売量を予測する商品販売量予測部と、を備える。【選択図】  図１
2005157836.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品の品質に関する情報を複数の観点からそれぞれ数値化して表した品質属性値と商品の総合的な品質を表す品質推定値との関係を表す品質推定値算出モデルを記憶する品質推定値算出モデル記憶部と、
商品の品質推定値と商品の価格に関する情報を数値化して表した商品価格属性値と商品の売れ行きを表す商品販売量との関係を表す商品販売量予測モデルを記憶する商品販売量予測モデル記憶部と、
予測対象商品の品質属性値を入力する品質属性値入力部と、
前記予測対象商品の商品価格属性値を入力する商品価格属性値入力部と、
前記品質推定値算出モデルを用いて、前記予測対象商品の品質属性値から前記予測対象商品の品質推定値を算出する商品品質推定部と、
前記商品販売量予測モデルを用いて、前記予測対象商品の品質推定値及び前記予測対象商品の商品価格属性値から前記予測対象商品の商品販売量を予測する商品販売量予測部と、
を備える商品販売量予測装置。
【請求項２】
過去に販売された商品について品質属性値と商品価格属性値と商品販売量とを関連づけた商品データファイルと、前記品質推定値算出モデルとを用いて前記商品販売量予測モデルを学習する商品販売量予測モデル学習部と、
前記商品データファイルと前記商品販売量予測モデルとを用いて前記品質推定値算出モデルを学習する品質推定値算出モデル学習部とを、
さらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の商品販売量予測装置。
【請求項３】
前記商品データファイルは、複数種類の商品の前記品質属性値、前記商品価格属性値及び前記商品販売量を記憶しており、
前記商品販売量予測モデル学習部は、前記複数種類の商品のいずれかについての、前記商品データファイルと異なる値の商品価格属性値及び商品販売量を記憶している補助データファイルをも用いる、
ことを特徴とする請求項２に記載の商品販売量予測装置。
【請求項４】
前記商品販売量予測モデル学習部は、
前記商品データファイル、前記補助データファイル及び前記品質推定値算出モデルを用いて、商品価格属性値と商品販売量と品質推定値とを関連づけた商品販売量予測モデル学習データを生成する商品販売量予測モデル学習データ生成部と、
前記商品販売量予測モデル学習データ生成部によって生成された商品販売量予測モデル学習データを用いて商品販売量予測モデルを最適化する商品販売量予測モデル最適化部と、
を備えたことを特徴とする請求項３に記載の商品販売量予測装置。
【請求項５】
前記品質推定値算出モデル学習部は、
前記商品データファイル中の商品価格属性値及び商品販売量と、前記商品販売量予測モデルとを用いて、各商品についての品質推定値教師信号を算出する品質推定値教師信号生成部と、
前記商品データファイル中の品質属性値と、前記品質推定値教師信号とを用いて、前記品質推定値算出モデルを最適化する品質推定値算出モデル最適化部と、
を備えたことを特徴とする請求項２乃至４のいずれかに記載の商品販売量予測装置。
【請求項６】
商品の品質に関する情報を複数の観点からそれぞれ数値化して表した品質属性値と、商品の価格に関する情報を数値化して表した商品価格属性値とに基づいて、商品の売れ行きを表す商品販売量を予測する商品販売量予測方法であって、
商品の品質属性値と商品の総合的な品質を表す品質推定値との関係を表す品質推定値算出モデルを用いて、予測対象商品の品質属性値から、予測対象商品の品質推定値を算出する商品品質推定ステップと、
商品の品質推定値と商品価格属性値と商品の売れ行きを表す商品販売量との関係を表す商品販売量予測モデルを用いて、予測対象商品の商品価格属性値と、前記商品品質推定ステップによって算出された予測対象商品の品質推定値とから、予測対象商品の商品販売量を算出する商品販売量予測ステップと、
を備えたことを特徴とする商品販売量予測方法。
【請求項７】
商品の品質に関する情報を複数の観点からそれぞれ数値化して表した品質属性値、商品の価格に関する情報を数値化して表した商品価格属性値及び商品の売れ行きを表した商品販売量を、過去に販売された商品について関連づけた商品データファイルと、
商品の品質属性値と商品の総合的な品質を表す品質推定値との関係を表す品質推定値算出モデルと、を用いて、
商品の品質推定値と商品価格属性値と商品の売れ行きを表す商品販売量との関係を表す商品販売量予測モデルを学習する商品販売量予測モデル学習ステップと、
前記商品データファイルと前記商品販売量予測モデルとを用いて品質推定値算出モデルを学習する品質推定値算出モデル学習ステップと、
を備えたモデル学習方法。
【請求項８】
前記商品データファイルは、複数種類の商品の前記品質属性値、前記商品価格属性値及び前記商品販売量を記憶しており、
前記商品販売量予測モデル学習ステップは、前記複数種類の商品のいずれかについての、前記商品データファイルと異なる値の商品価格属性値及び商品販売量を記憶している補助データファイルをも用いる、
ことを特徴とする請求項７に記載のモデル学習方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品の販売量を予測するのに用いて好適な商品販売量予測装置、商品販売量予測方法及びモデル学習方法に関し、特に、販売を開始していない新商品の販売量の予測や、商品価格や商品企画の決定及び修正の際に用いて好適な商品販売量予測装置、商品販売量予測方法及びモデル学習方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
市場における商品の販売数、シェア、目標達成率、完売率などを数値化して表した商品販売量が将来どの程度の値になるかを正確に予測する商品販売量予測は、生産計画、販売計画及び広告戦略等の決定を行う上で非常に重要である。
【０００３】
既に発売が開始され、商品販売量の実績データがある程度収集されている商品では、収集された実績データを用いて時系列分析を行うことで、商品販売量予測を行うことができる。
【０００４】
ここで、映画やゲームソフトなど商品寿命が比較的短い商品分野では、発売直後の商品販売量が最終的な商品販売量に非常に大きな影響を与えるので、早期に生産計画、販売計画、広告戦略などの変更を行う必要がある。
【０００５】
しかし、上述の商品販売量予測では、商品販売量の実績データをある程度収集する必要があり、従って、実績データが蓄積するのを待っていたのでは、発売直後の生産計画の変更等には間に合わない。
【０００６】
この点、既に発売が開始されたものの、発売直後で実績データが十分収集されていない商品については、発売直後の商品販売量パターンが似ている過去の商品の商品販売量パターンを検索し、検索したパターンを利用したり、検索したパターンを組み合わせたりすることにより商品販売量予測をする方法もある。しかし、この方法では予測結果が統計的に安定しないという問題がある。
【０００７】
そこで、商品寿命が比較的短い商品分野では、その商品の発売前に商品販売量を正確に予測することが重要となる。
【０００８】
このような発売前の新商品の商品販売量を予測する方法として、特開平9-120395に開示された販売量予測方法がある。
【０００９】
この発明では、まず、商品の様々な特徴の違いを明らかにするため、商品販売量の既に分かっている過去の複数の商品と、発売前の新商品とのそれぞれに関して、商品の仕様を点数化した値や消費者評価アンケートの統計値、販売価格などからなる商品属性を各商品について収集する（以下、商品属性のうち販売価格以外のものを商品品質と称する）。そして、過去の商品についての商品属性及び商品販売量を用いて商品属性から商品販売量を予測する商品販売量予測器を構築し、この商品販売量予測器に新製品の商品属性を入力することで新商品の販売量の予測を行う。
【００１０】
このような商品販売量予測器の構築は具体的には以下のようにして行う。即ち、商品属性を入力すると商品販売量予測値を計算する関数である商品販売量予測モデルを導入し、過去の商品事例における実際の商品販売量と、商品販売量予測モデルが出力する商品販売量との誤差を最小にするような商品販売量予測モデルのパラメータを探索し、これにより商品販売量予測モデルを洗練化する。
【００１１】
この商品販売量予測モデルを用いた方法では、商品販売量の予測において、過去における全ての商品事例の情報を利用できるので、上述したように、新製品に似た過去の商品の商品販売量パターンのみを用いるよりも、予測結果が統計的に安定するという利点がある。
【特許文献１】特開平9-120395号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、従来の手法は、個々の商品の商品販売量を予測可能なものの、予測された商品販売量が好ましくなかった場合に行わなければならない商品属性の変更等の際に適用することは困難であった。即ち、従来の手法は、商品販売価格や商品品質（商品仕様）等の商品属性をどの程度変更すると商品販売量がどの程度になるのかという、その商品市場全体の状況を把握できなかった。つまり、従来の手法における商品販売量予測モデル（関数）は、多次元の商品属性（商品品質及び販売価格）から商品販売量を予測するので、商品属性と商品販売量との関係（関数の形状）を視覚的に把握することは困難であった。
【００１３】
本発明は、上記問題を解決するためになされたものであり、その目的は、商品属性と商品販売量との関係を容易に把握可能な商品販売量予測装置、商品販売量予測方法及びモデル学習方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の商品販売量予測装置は、商品の品質に関する情報を複数の観点からそれぞれ数値化して表した品質属性値と商品の総合的な品質を表す品質推定値との関係を表す品質推定値算出モデルを記憶する品質推定値算出モデル記憶部と、商品の品質推定値と商品の価格に関する情報を数値化して表した商品価格属性値と商品の売れ行きを表す商品販売量との関係を表す商品販売量予測モデルを記憶する商品販売量予測モデル記憶部と、予測対象商品の品質属性値を入力する品質属性値入力部と、前記予測対象商品の商品価格属性値を入力する商品価格属性値入力部と、前記品質推定値算出モデルを用いて、前記予測対象商品の品質属性値から前記予測対象商品の品質推定値を算出する商品品質推定部と、前記商品販売量予測モデルを用いて、前記予測対象商品の品質推定値及び前記予測対象商品の商品価格属性値から前記予測対象商品の商品販売量を予測する商品販売量予測部と、を備えたものとして構成される。
【００１５】
本発明の商品販売量予測方法は、商品の品質に関する情報を複数の観点からそれぞれ数値化して表した品質属性値と、商品の価格に関する情報を数値化して表した商品価格属性値とに基づいて、商品の売れ行きを表す商品販売量を予測する商品販売量予測方法であって、商品の品質属性値と商品の総合的な品質を表す品質推定値との関係を表す品質推定値算出モデルを用いて、予測対象商品の品質属性値から、予測対象商品の品質推定値を算出する商品品質推定ステップと、商品の品質推定値と商品価格属性値と商品の売れ行きを表す商品販売量との関係を表す商品販売量予測モデルを用いて、予測対象商品の商品価格属性値と、前記商品品質推定ステップによって算出された予測対象商品の品質推定値とから、予測対象商品の商品販売量を算出する商品販売量予測ステップと、を備える。
【００１６】
本発明のモデル学習方法は、商品の品質に関する情報を複数の観点からそれぞれ数値化して表した品質属性値、商品の価格に関する情報を数値化して表した商品価格属性値及び商品の売れ行きを表した商品販売量を、過去に販売された商品について関連づけた商品データファイルと、商品の品質属性値と商品の総合的な品質を表す品質推定値との関係を表す品質推定値算出モデルと、を用いて、商品の品質推定値と商品価格属性値と商品の売れ行きを表す商品販売量との関係を表す商品販売量予測モデルを学習する商品販売量予測モデル学習ステップと、前記商品データファイルと前記商品販売量予測モデルとを用いて品質推定値算出モデルを学習する品質推定値算出モデル学習ステップと、を備える。
【発明の効果】
【００１７】
本発明により、価格決定や仕様決定等の商品企画の際に重要な商品市場全体の状況把握が容易になる。即ち、商品属性（商品品質及び商品価格）と商品販売量との関係の把握が容易になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態について説明する。
【００１９】
図１は、本発明に関わる商品販売量予測装置の一実施の形態を示した構成図である。
【００２０】
商品品質推定手段１０３は、QA（Quality Attribute）モデル格納手段１０７に格納されたQAモデル（品質推定値算出モデル）に対して、新商品品質属性格納手段１０２に格納された対象商品の新製品品質属性値を入力して、対象商品の品質推定値（新製品品質推定値）を算出し、新商品品質推定値格納手段１０４に格納する。より詳しくは以下の通りである。
【００２１】
図２は、予測対象の商品ジャンルが自動車の場合における新商品品質属性値の例を示す図である。
【００２２】
図２に示すように、商品は、商品IDによって識別され、品質属性としてデザイン、走行性、燃費、排気量及び安全装置の5つを有する。各フィールドの値（新商品品質属性値）は、QAモデルへの入力として用いられるため数値化されている。ここでは、商品ID１００１の例が示されている。デザイン、走行性など、商品の仕様から客観的に数値化することが難しい品質属性に関しては、テストドライバーへのアンケート結果などを用いて数値化してもよい。新商品品質属性は、予測対象の商品ジャンルによって選ぶべきものは同じではないが、購入者から見た商品の魅力に影響すべき要因が1つ以上含まれる必要がある。例えば、予測対象の商品ジャンルが不動産物件ならば、駅からの距離、土地面積、周辺環境などが品質属性の候補となり得、予測対象の商品ジャンルが自動車ならば、上述のようにデザイン、燃費、安全装置などが品質属性の候補となり得る。
【００２３】
新商品品質属性値が入力されるQAモデルとしては、例えば、複数の属性変数値に応じて1つの値を出力可能な関数を用いることができる（図１６参照）。具体的には、線形回帰モデル、ロジットモデル、ニューラルネット、回帰木などを用いることができる。
【００２４】
図３は、図２に示す商品ID１００１の商品の新商品品質属性値をQAモデルに代入することによって得られた新商品品質推定値を示す図である。
【００２５】
新商品品質推定値は、商品の購入者から見た商品の総合的な魅力を表した数値である。図３に示すように、対象商品が商品ＩＤ１００１の場合の新商品品質推定値は4.2である。
【００２６】
図１に戻って、商品販売量予測手段１０５は、新商品品質推定値格納手段１０４に格納された新商品品質推定値と、新商品価格属性値格納手段１０１に格納された新商品価格属性値とをSPQ（Sales Price Quality）モデル格納手段１０８に格納されたSPQモデル（商品販売量予測モデル）に代入して、対象商品の商品販売量を予測し、新商品販売量予測値として新商品販売量予測値格納手段１０６に格納する。より詳しくは以下の通りである。
【００２７】
図４は、商品ID１００１の商品の新商品価格属性値を示す図である。
【００２８】
ここでは、新商品価格属性として販売価格が万円単位で示される。従って、商品ＩＤ１００１の商品の新商品価格属性値は１６０（万円）である。新商品価格属性としては、商品の販売価格から算出可能なものであればどのようなものを用いてもよい。例えば、図４に示したような実際の販売価格のみならず、代表的商品の販売価格からの価格差や、実際の販売価格に物価補正を施したものなどを用いることができる。
【００２９】
図５は、商品ID１００１の商品の新商品品質推定値（４．２）と新商品価格属性値（１６０万円）とをSPQモデルに代入することによって得られた新商品販売量予測値を示す図である。
【００３０】
ここでは、新商品販売量予測値として販売目標達成率がパーセント単位で示されている。従って、商品ＩＤ１００１の商品の新商品販売量予測値は６０（％）である。新商品販売量としては、商品の販売結果から算出可能なものであればどのようなものを用いても良い。例えば、上述の販売目標達成率の他、商品の発売後一定期間内の販売数や、商品が一定個数売れるまでの日数などを用いても良い。
【００３１】
新商品品質推定値及び新商品価格属性値が入力されるSPQモデルとしては、例えば、の2つの変数に対応して1つの値を出力可能な関数を用いることができる（図１２参照）。具体的には、線形回帰モデル、ロジットモデル、ニューラルネット、回帰木などを用いることができる。
【００３２】
図6は、SPQモデルの入出力関係を表示したグラフの一例を示す図である。
【００３３】
このグラフのx軸２０１は品質推定値に、y軸２０２は価格属性値に、z軸２０３は商品販売量に対応している。但し、z軸の値を直感的に把握するため、z軸の値の等値線としてx-y平面上に商品販売量等値線２０４を表示した。図中、黒い四角印の点は、後述するSPQモデルの学習に用いた既存商品データを表し、白い四角印の点は後述するSPQモデルの学習に用いた市場知識データを表し、黒い丸印の点は予測対象の新商品のデータ（図３〜図５参照）を表す。
【００３４】
このようにSPQモデルは、消費者から見た魅力（品質等）が同じで価格が同じ商品の商品販売量の期待値は同じであるという仮定に基づいて市場の状況を単純化したモデルであるといえる。
【００３５】
市場の状況を図示のようにグラフによって単純化して表示することにより、商品企画や販売価格の変更を容易に検討できる。例えば、図６に示すように、ID１００１の商品（図中の丸印を参照）の商品販売量を８０％とするような商品企画や販売価格の変更を容易に検討できる。
【００３６】
すなわち、図中下方向の矢印Ａは商品企画を変えずに販売価格を安くすることを意味し、図中右斜め下方向の矢印Ｂは商品品質を少し高めつつ販売価格を少し安くすることを意味し、図中右方向の矢印Ｃは販売価格を変えずに商品品質を高めることを意味しており、各変更により商品の販売量が８０％となることが期待できる。そして、各変更の収益に与える影響を相互比較することにより、最適な商品企画や販売価格の変更を決定できる。
【００３７】
以上では、新商品品質属性値と新商品価格属性値とからQAモデル及びSPQモデルに基づき新商品販売量予測値を算出することを説明した。
【００３８】
次に、これらQAモデル及びSPQモデルの学習方法について説明する。
【００３９】
まず、SPQモデルの学習方法について説明する。
【００４０】
図１に示すように、SPQモデルの学習は、SPQモデル学習手段１０９が行う。より詳しくは以下の通りである。
【００４１】
図７は、図１に示すSPQモデル学習手段１０９の構成を具体的に示した図である。
【００４２】
SPQモデル学習データ生成手段３０１は、既存商品データファイル１１１に格納された既存商品データと、市場知識データファイル（補助データファイル）１１０に格納された市場知識データと、QAモデル格納手段１０７に格納されたQAモデルとを用いてSPQモデル学習データ(商品販売量予測モデル学習データ)を生成して、SPQモデル学習データ格納手段３０２へ格納する。より詳しくは以下の通りである。
【００４３】
図８は、既存商品データの一例を示す図である。
【００４４】
この既存商品データは、過去に実際に販売された商品の商品ID、品質属性、価格属性及び商品販売量をフィールドとして有する。ここでは、商品ID１〜Ｎの計Ｎ個の事例が示され、品質属性として、デザイン、走行性、燃費、排気量および安全装置の５つが、価格属性として商品価格が、商品販売量として販売目標達成率が示される。
【００４５】
図９は、市場知識データの一例を示す図である。
【００４６】
市場知識データは、「この商品はこの値段ならばこの位売れる」といった専門化の知識（専門家による予測データ）や、「同じ品質の商品は価格が安い方が売れる」といった市場知識、ある商品の価格値下げを実際に行った結果生じた同一商品に関する複数の事例などを表す。上述した既存商品データでは各商品をそれぞれ異なるもの（ユニーク）として同一商品のデータを含ませないようにしているので、同一商品のその他の情報についてはこの市場知識データに含ませている。既存商品データにおいて同一の商品を複数含ませないようにしているのは、同一の商品がそれぞれ異なる品質推定値教師信号（後述）を有することによってＱＡモデルの学習精度が低下することを防ぐためである。なお、ここでは、商品ID１、３のそれぞれついて２個の事例、つまり、計4個の事例が示される。
【００４７】
SPQモデル学習データ生成手段３０１（図７参照）は、SPQモデル学習データの生成の際には、まず、上述した既存商品データ及び市場知識データに含まれる全ての商品事例について、商品ID、価格属性値及び商品販売量のデータを集める。そして、各商品事例がどちらのデータファイルに含まれていたかを識別する識別フラグを各事例に対して立てる。この状態のデータを図１０に示す。
【００４８】
この後、SPQモデル学習データ生成手段３０１は、図１０の各商品IDに対応する品質属性値を上述の既存商品データ（図８参照）から取り出してQAモデルに入力することにより各商品IDに対応する品質推定値を算出する。このときのQAモデルとしては、例えばQAモデルのパラメータ（図１６のP4〜P7参照）を所定の値に設定したものを用いる。そして、SPQモデル学習データ生成手段３０１は、算出した品質推定値を図１０のデータに新たに追加してSPQモデル学習データを生成する。このSPQモデル学習データを図１１に示す。図１１に示すように、このSPQモデル学習データは、N+４個の事例からなる。
【００４９】
SPQモデル学習データ生成手段３０１は、以上のようにして生成したSPQモデル学習データを、図７に示すように、SPQモデル学習データ格納手段３０２へ格納する。
【００５０】
SPQモデル最適化手段３０３は、SPQモデル学習データ格納手段３０２に格納されたSPQモデル学習データを用いて、例えば最小二乗法や最尤法などを利用して、予め与えられたSPQモデルのパラメータを最適化する。即ち、新たなSPQモデルを学習する。なお、パラメータの最適化の際には、各商品のデータが既存商品データ及び市場知識データのいずれに含まれていたかを区別する必要はない。以上のように、市場知識データファイル及び既存商品データファイルの各商品事例を統合したSPQモデル学習データと、既存のモデル最適化法とを用いることで、利用可能な全ての情報を利用した、最適化されたSPQモデルを得ることができる。
【００５１】
図１２は、最適化されたSPQモデルの例を示す図である。
【００５２】
このSPQモデルは、いわゆるシグモイド関数を用いたロジットモデルを上述のようにして最適化したものである。図中、符号Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３がパラメータであり、各パラメータＰ１〜Ｐ３は、SPQモデル最適化手段３０３によって最適化されている。
【００５３】
次に、QAモデルの学習方法について説明する。
【００５４】
図１に示すように、QAモデルの学習は、QAモデル学習手段１１２が行う。より詳しくは以下の通りである。
【００５５】
図１３は、図１に示すQAモデル学習手段１１２の構成を具体的に示す図である。
【００５６】
QAモデル学習データ生成手段４０１は、既存商品データファイル１１１に格納された既存商品データと、SPQモデル格納手段１０８に格納されたSPQモデル（上述のSPQモデル学習手段１０９によって学習されたもの）とを用いてQAモデル学習データを生成し、QAモデル学習データ格納手段４０２へ格納する。より詳しくは以下の通りである。
【００５７】
QAモデル学習データ生成手段４０１は、まず、既存商品データ（図８参照）内の全ての商品事例について商品ID及び品質属性値を抽出した図１４（ａ）に示すデータを生成する。そして、QAモデル学習データ生成手段４０１は、各商品IDに対応する価格属性値及び商品販売量を既存商品データ（図８参照）から抽出して、上で学習したSPQモデルに代入し、品質推定値（品質推定値教師信号）を得る。これについてもう少し詳しく説明すると以下の通りである。
【００５８】
図１５は、価格属性値がP’、商品販売量がS’の商品について品質推定値教師信号Q＊を算出する状態を示すグラフである。
【００５９】
即ち、このグラフ５０１は、上で学習したSPQモデルにおいて価格属性をP'に固定した場合における品質推定値と商品販売量との関係を示す。これによると、商品販売量がS’の商品の品質推定値はQ*であり、従って、QAモデルの出力値がQ*であるとき、QAモデルの予測誤差が最小となる。従って、このQ*を品質推定値教師信号（QAモデルの予測誤差を最小とする品質推定値を表す）として採用する。
【００６０】
この後、QAモデル学習データ生成手段４０１は、各商品事例について算出した品質推定値教師信号を図１４（ａ）のデータに追加して、図１４（ｂ）に示すQAモデル学習データを生成する。
【００６１】
図１４（ａ）の商品ID「１」の場合、これに対応する価格属性値「１４０」と商品販売量「９０」と（図８参照）を上で学習したSPQモデルに代入することで、品質推定値教師信号「１．４」が得られる。
【００６２】
ここでは、QAモデルの学習のためのデータとして品質推定値教師信号を求めたが、QAモデルの学習のために他の情報が利用可能な場合には、その情報を算出しても良い。例えば、商品事例の重要度を示す「事例重み」を算出してもよい。この事例重みを図１４（ｂ）のQAモデル学習データに追加した例を、図１４（ｃ）に示す。
【００６３】
QAモデル学習データ生成手段４０１は、以上のようにして生成したQAモデル学習データをQAモデル学習データ格納手段４０２に格納する。
【００６４】
QAモデル最適化手段４０３は、QAモデル学習データ格納手段４０２に格納されたQAモデル学習データに基づき、例えば最小二乗法や最尤法などを用いて、QAモデルのパラメータを最適化する。即ち、新たなQAモデルを学習する。QAモデル最適化手段４０３は、最適化したQAモデルをQAモデル格納手段１０７に格納する。
【００６５】
図１６は、最適化されたQAモデルの例を示す図である。
【００６６】
このQAモデルは、いわゆる線形回帰モデルを上述した手法を用いて最適化したものである。図中、Ｐ４〜Ｐ７はパラメータであり、各パラメータＰ４〜Ｐ７は、上述のQAモデル最適化手段４０３によって最適化されている。
【００６７】
この後、最適化されたQAモデルを用いてSPQモデルを再学習し（図７参照）、このSPQモデルを用いて更にQAモデルを再学習し（図１３参照）、これを特定の終了条件を満たすまで繰り返すことで、SPQモデル及びQAモデルを洗練できる。特定の終了条件としては、例えば、SPQモデルの出力値と、各商品IDに対応する商品販売量（図８参照）との誤差の最大値あるいは平均値が所定の範囲内に収まることや、SPQモデルの再学習を所定の既定回数まで繰り返すこと等がある。
【００６８】
上述した実施の形態では、QAモデルの学習に用いる品質推定値教師信号や事例重み等の情報を、QAモデル学習データ生成手段４０１において算出したが、これらの情報は、SPQモデルの学習の際にも算出可能である。従って、SPQモデルの学習の際にこれらの情報を算出し、学習したSPQモデルとともにSPQモデル格納手段１０８に格納してもよい。この場合、QAモデル学習生成手段４０１は、これらの情報を改めて算出する必要はないので、これらの情報をそのまま利用すればよい。
【００６９】
以上のように本実施の形態によれば、市場の状況を単純化したSPQモデルを導入したので、例えばSPQモデルの入出力関係をグラフ化等して表示することにより、商品の価格と品質と商品販売量との関係が容易に把握でき、従って、価格決定や商品企画などにおいてSPQモデルは有効なものとなる。この際、SPQモデルの入力の１つとしてのQAモデルの出力値（品質推定値）は、QAモデルが上述のように最適化されているので、消費者から見た商品の魅力を妥当的に表していると考えることができ、従って、SPQモデルを用いることで商品の販売量を高精度に予測できる。
【００７０】
また、本実施の形態によれば、既存の商品事例を含む既存商品データに加え、専門家による予測データ等を含む市場知識データを用いてSPQモデルを学習するようにしたので、より高精度なSPQモデルの学習が可能となる。これに対し、QAモデルの学習には既存商品データの事例のみを用いるようにしたので、１つの商品に対して、異なる品質推定値教師信号を持つ学習データが生じることを防ぐことができ、これにより、QAモデルの学習に悪影響が与えられることを防ぐことが可能となる。
【００７１】
また、本実施の形態によれば、市場知識データファイルと既存商品データファイルとの両方の事例を１つにまとめたSPQモデル学習データを用いてSPQモデルを学習するようにしたので、SPQモデルの学習（最適化）では１つのSPQモデル学習データを用いれば良く、従って、SPQモデルの学習時間を短縮化できる。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本発明の一実施の形態に係わる商品販売量予測装置の構成図
【図２】新商品品質属性の例を示す図
【図３】新商品品質推定値の例を示す図
【図４】新商品価格属性の例を示す図
【図５】新商品販売量予測値の例を示す図
【図６】SPQモデルを示したグラフ
【図７】SPQモデル学習手段の構成図
【図８】既存商品データファイルの例を示す図
【図９】市場知識データファイルの例を示す図
【図１０】途中状態のSPQモデル学習データの例を示す図
【図１１】SPQモデル学習データの例を示す図
【図１２】SPQモデルの例を示す図
【図１３】QAモデル学習手段の構成図
【図１４】QAモデル学習データの例を示す図
【図１５】品質推定値教師信号を算出する状態を示す図
【図１６】QAモデルの例を示す図
【符号の説明】
【００７３】
１０１  新商品価格属性格納手段
１０２  新商品品質属性格納手段
１０３  商品品質推定手段
１０４  新商品品質推定値格納手段
１０５  商品販売量予測手段
１０６  新商品販売量予測値格納手段
１０７  QAモデル格納手段
１０８  SPQモデル格納手段
１０９  SPQモデル学習手段
１１０  市場知識データファイル
１１１  既存商品データファイル
１１２  QAモデル学習手段
２０１  x軸
２０２  y軸
２０３  z軸
２０４  x-y平面上の商品販売量等値線
３０１  SPQモデル学習データ生成手段
３０２  SPQモデル学習データ格納手段
３０３  SPQモデル最適化手段
４０１  QAモデル学習データ生成手段
４０２  QAモデル学習データ格納手段
４０３  QAモデル最適化手段
５０１  グラフ
【図１】
2005157836.tif 000003
【図２】
2005157836.tif 000004
【図３】
2005157836.tif 000005
【図４】
2005157836.tif 000006
【図５】
2005157836.tif 000007
【図６】
2005157836.tif 000008
【図７】
2005157836.tif 000009
【図８】
2005157836.tif 000010
【図９】
2005157836.tif 000011
【図１０】
2005157836.tif 000012
【図１１】
2005157836.tif 000013
【図１２】
2005157836.tif 000014
【図１３】
2005157836.tif 000015
【図１４】
2005157836.tif 000016
【図１５】
2005157836.tif 000017
【図１６】
2005157836.tif 000018